【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于交通安全管理，涉及一种基于实时轨迹预测的高速公路机动车事故智能检测方法及系统。
技术介绍
1、随着社会经济发展，机动车保有量持续上升，与此同时，高速公路机动车事故发生数激增，对交通安全管理和事故应急响应提出了严峻的挑战。传统的事故识别与管理基于人工，人力和时间成本高，高速公路机动车事故实时智能检测可以有效减少事故响应时长，提高识别效率与准确率，降低交通管控难度，减少财产与安全损失，提高道路安全性。
2、现有高速公路机动车事故智能检测方法，通常基于客观规则，首先对交通视频进行车辆以及其他道路参与者轨迹跟踪提取，而后通过轨迹变化以及其交互关系判断事故是否发生。然而现有目标跟踪检测算法时常存在检测目标丢失，轨迹断裂等情况，且交通事故发生时轨迹往往存在突变，轨迹丢失几率增加，从而导致提取的轨迹表现不符合正常规律。同时车辆跟车距离近，车辆遮挡等导致的车辆轨迹接近以及车辆应急停车等事件发生时车辆轨迹产生的特征与事故发生时轨迹特征类似，容易出现误判。客观规则难以准确反应事故特征，基于客观固定规则的判别会导致检测结果的不准确。
【技术保护点】
1.一种基于实时轨迹预测的高速公路机动车事故智能检测方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于实时轨迹预测的高速公路机动车事故智能检测方法，其特征在于：还包括当判定存在发生事故的风险，保存当前事故发生的时间，截取事故发生前后一段时间的视频流片段作为存档证据保存。
3.根据权利要求1所述的基于实时轨迹预测的高速公路机动车事故智能检测方法，其特征在于：所述获取车辆在正常状态下的交通运行视频的具体方法为：利用高速公路路侧摄像机读取道路交通运行视频，采集得到正常状态下的交通运行视频；在正常运行的交通情况下采集不同时间段下的交通运行视频流，保...
【技术特征摘要】
1.一种基于实时轨迹预测的高速公路机动车事故智能检测方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于实时轨迹预测的高速公路机动车事故智能检测方法，其特征在于：还包括当判定存在发生事故的风险，保存当前事故发生的时间，截取事故发生前后一段时间的视频流片段作为存档证据保存。
3.根据权利要求1所述的基于实时轨迹预测的高速公路机动车事故智能检测方法，其特征在于：所述获取车辆在正常状态下的交通运行视频的具体方法为：利用高速公路路侧摄像机读取道路交通运行视频，采集得到正常状态下的交通运行视频；在正常运行的交通情况下采集不同时间段下的交通运行视频流，保存并构建正常交通状态下的车辆运行视频数据库。
4.根据权利要求1所述的基于实时轨迹预测的高速公路机动车事故智能检测方法，其特征在于：所述得到每辆车的行驶轨迹的具体步骤为：逐帧读取得到的正常状态下的交通运行视频，对初始帧图像进行特征提取与车辆目标检测，获取车辆初始位置，并依次识别...
【专利技术属性】
技术研发人员：郭延永，江典峰，周继彪，吕浩，岳全胜，罗元炜，吴秀梅，张奇，
申请(专利权)人：东南大学，
类型：发明
国别省市：
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